1. 确认Windows版本和Docker Desktop安装情况 确保你的Windows版本至少是Windows 10专业版或企业版,并且已启用Hyper-V功能。 安装Docker Desktop for Windows,并确保其正常运行。 2. 下载并安装NVIDIA Container Toolkit 首先,你需要安装NVIDIA Container Toolkit。以下是在Windows的WSL 2环境中安装NVIDIA Container Toolkit...
4.3) 安装 nvidia-docker2 sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-y nvidia-docker2# 重启 docker# sudo systemctl restart docker# WSL2sudoservicedocker stopsudoservicedocker start 4.4) 测试 nvidia-docker2 是否安装成功, 中间可能需要重启 sudodocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi...
要安装WSL2,请打开Windows功能并启用“Windows Subsystem for Linux”。然后,您可以从Microsoft Store中选择并安装您喜欢的Linux发行版。安装Nvidia-Docker首先,您需要安装Docker-CE。您可以通过执行以下命令来使用curl安装Docker-CE: curl https://get.docker.com | sh 然后,您需要设置稳定的存储库和GPG密钥。执行以下...
1、首先下载nvidia驱动NVIDIA-LINUX-x86_64-418.181.07.run2、该docker版本支持的nvidia-docker版本:1版本 nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm 3、docker测试镜像:docker pullnvidia/cuda:9.0-base下载好之后保存镜像,以便传到服务器: docker save nvidia/cuda:9.0-base > nvidia.tar 1. 4、下载安装依赖: 要装...
一、 nvidia-docker的安装cpu架构:x86 受够了TensorRT+cuda+opencv+ffmpeg+x264运行环境的部署的繁琐,每次新服务器上部署环境都会花费很大的精力去部署环境,听说nvidia-docker可以省去部署的麻烦,好多人也推荐使用docker方便部署,咱也在网上搜索了下,学习了下,根据网上的资料,开始安装docker学习一下,把学习记录记在这儿...
wsl --set-default-version 2 安装Ubuntu 18.04 打开microsoft store: 安装ubuntu 18.04,安装完毕后打开: 输入用户名密码ascend/ascend... 确认wsl内核版本: uname -a 安装docker curl get.docker.com | sh 安装nvidia-docker2 (这个步骤比较长。。。) 根据 gitee.com/mindspore/min 安装nvidia-docker2 DISTRIBUTI...
apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-docker2 重启docker以完成设置 sudo service docker restart 通过运行CUDA的一个基本容器来检验是否完成安装 sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 3. vitis-AI安装 3.1 vitis-AI的概念 vitis-AI开发环境能够让开发...
我找到了上述问题的答案。答案简单明了。nvidia-码头不适用于窗户。
二、windows系统中的nvidia-docker 转载自:https://blog.csdn.net/chxw098/article/details/79741586 “Docker-CE 和 nvidia-docker的安装”详细介绍了ubuntu系统中docker和nviida-docker的安装方法。 补充一下:nvidia-docker目前还不支持在Windows上进行安装使用,所以想在Windows Docker中使用CUDA和Nvidia GPU的进行开发...
启动WSL2。安装完成后,可以在“Microsoft Store”中找到安装的Linux发行版并启动。三、在容器中运行GPU加速的计算任务在配置好Docker for Desktop和WSL2后,就可以在容器中运行GPU加速的计算任务了。以下是运行GPU加速的计算任务的步骤: 编写Dockerfile。在编写Dockerfile时,需要指定使用NVIDIA的官方GPU镜像作为基础镜像,...